[論文レビュー] Sum Rate Maximization using Linear Precoding and Decoding in the Multiuser MIMO Downlink

Adam J. Tenenbaum, Raviraj Adve|ArXiv.org|Jan 2, 2008

Advanced MIMO Systems Optimization参考文献 18被引用数 7

ひとこと要約

本稿では、合計送信電力制約下で平均誤差二乗誤差（PMSE）の積を最小化することにより、多ユーザーMIMO下行リンクシステムにおける和スルーブラックを最大化する線形プレフィンギングおよびデコーディングアルゴリズムを提案する。上りリンク・ダウンリンク双対性を用いて、スペクトル効率を向上させるために反復的にプレフィンガーとデコーダーを設計する。15 dB SNRにおいて、SMSEに基づく手法と比較して最大1.5ビット/シンボルのゲインを達成し、適応的PSK変調により目標BERを満たす。

ABSTRACT

We propose an algorithm to maximize the instantaneous sum data rate transmitted by a base station in the downlink of a multiuser multiple-input, multiple-output system. The transmitter and the receivers may each be equipped with multiple antennas and each user may receive more than one data stream. We show that maximizing the sum rate is closely linked to minimizing the product of mean squared errors (PMSE). The algorithm employs an uplink/downlink duality to iteratively design transmit-receive linear precoders, decoders, and power allocations that minimize the PMSE for all data streams under a sum power constraint. Numerical simulations illustrate the effectiveness of the algorithm and support the use of the PMSE criterion in maximizing the overall instantaneous data rate.

研究の動機と目的

• 信頼性の向上に焦点を当てた従来の和平均誤差二乗誤差（SMSE）最小化とは対照的に、データレートの最大化を目的としない多ユーザーMIMO下行リンクシステムにおけるギャップを埋める。
• 全送信電力制約および個々のBER要件を満たす条件下で、瞬時の和データレートを最大化する実用的な線形プレフィンギング戦略を開発する。
• 実用的変調制約下において、PMSE最小化と和容量最大化の間の関係を確立する。
• SINRに基づいてPSK信号.constellationサイズを動的に選択する適応的変調方式を設計し、BER目標を満たしつつスペクトル効率を最大化する。
• 現実的な条件下で、提案されたPMSEベースのアルゴリズムをSMSEベースのプレフィンギングと比較し、和スルーブラックおよびBER性能の両面で検証する。

提案手法

• 上りリンク・ダウンリンク双対性を用いて、下りリンクのPMSE最小化問題を効率的な最適化が可能な等価な上りリンク問題に変換する。
• 反復的アルゴリズムを用いて、すべてのデータストリームにおける誤差二乗誤差の積を最小化するように、線形プレフィンガー、デコーダー、および電力割り当てを共同最適化する。
• M-ary PSKの閉形式BER近似を適用し、SINR値を実現可能なスペクトル効率にマッピングし、BER制約を満たすことを保証する。
• 各ユーザーの各ストリームに対して、確率p_kjでbビットまたはb+1ビットの符号化を切り替える確率的ビット割り当て方式を採用し、長期的なBER目標を維持しながらスペクトル効率を向上させる。
• 保守的ベースラインとして、固定されたナーバスビット割り当て法を実装し、確率的方式との比較を通じてレートゲインを明確にする。
• PMSE最適化プレフィンガーから得られるSINRを用いて、各データストリームの目標BERを満たす最高次のPSK信号.constellationを選択する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 平均誤差二乗誤差（PMSE）の積を最小化することは、多ユーザーMIMO下りリンクシステムにおける和容量最大化の有効な代理指標として機能するか？
• RQ2 実用的PSK変調下で、PMSEベースの線形プレフィンギングはSMSEベースのプレフィンギングと比較して、実現可能な和スルーブラックおよびBER性能においてどのように差をつけるか？
• RQ3 SINRに基づく適応的変調は、個々のBER制約を満たしつつ、どの程度スペクトル効率を向上させることができるか？
• RQ4 確率的ビット割り当ては、固定的で保守的なビット割り当てと比較して、PMSE最適化システムにおいてより高い平均和スルーブラックを達成するか？
• RQ5 PSK変調下で、情報理論的和容量と実用的PMSE最適化線形プレフィンギングとの間には、どの程度の性能ギャップが生じるか？

主な発見

• 15 dB SNRにおいて、PMSEベースのプレフィンガーはSMSEベースのプレフィンガーと比較して、1回の送信あたり約1ビットの高い和スルーブラックを達成する。
• 確率的変調方式（'PMSE-P'）は、ナーバスビット割り当て法と比較して、すべてのSNR値において0.5ビット/送信を超える追加の改善を示す。
• ナーバスビット割り当て法は目標BERの10⁻²を著しく上回り、約5×10⁻⁴のBERを達成する。これは、BERの境界が緩いことが原因である。
• 確率的変調方式は、目標BERの10⁻²に極めて近いBERを達成しており、残りのギャップはBERモデルの近似誤差に起因する。
• PMSE最小化フレームワークは、線形プレフィンギングと和スルーブラック最大化の間に成功裏にリンクを張り、現実的なシステム構成下でSMSEベース手法に実用的利点を示した。
• シミュレーションにより、合計電力制約下でのPMSE最小化が、特に適応的変調と組み合わせた場合、SMSE最小化よりも高いスペクトル効率を実現できることを確認した。